长期以来，消费品企业一直在努力应对拜访材料造假的问题，但成本高昂，收效甚微。

目前常见的伪造方法主要有：

1）采集同一货架的整体与局部冒充多家门店陈列；
2）采集同一货架的不同角度冒充多家门店陈列；
3）调整同一货架上的陈列对象冒充多家门店陈列；
4）采集同一地堆的不同侧面冒充多个地堆。

第一组-同一货架的整体与局部
          
第二组-同一货架的不同角度（倾斜）


第三组-同一货架的不同角度（旋转）


第四组-同一货架上的部分陈列对象改变
          
第五组-同一地堆的不同侧面
          

过去，行业使用的AI图像识别技术在面临上述问题时几乎无能为力，只能通过软件层面的限制来达到一定效果。然而，随着科技的发展，特别是Transformer神经网络架构和大模型的推出，使得之前仅依赖SSIM技术的相似照片识别功能在最新的人工智能技术的支持下成为解决上述问题的有力工具。

基于自身的全栈自研能力，勤策推出了全新的相似照片识别技术，或将成为解决拜访窜拍问题的利器。

来看一下勤策的实测效果：

第一组【识别效果】-同一货架的整体与局部

第二组【识别效果】-同一货架的不同角度（倾斜）

第三组【识别效果】-同一货架的不同角度（旋转）

第四组【识别效果】-同一货架上的部分陈列对象改变

第五组【识别效果】-同一地堆的不同侧面

与传统相似照片识别技术相比，勤策全新的相似照片识别技术具有以下4点优势：

1) 高效：能够更快速地检索历史相似照片，百万量级识别比对用时不到2秒。
2) 全面：能够更多样地涵盖各类情况，如同一货架的整体与局部；同一货架的不同倾斜角度等。
3) 准确：能够更准确地识别照片之间的相似度，避免误判。
4) 省心：能够自动完成识别过程，减少人工干预。

当然，除却上述解决窜拍的应用外，这项技术还有望在筛查破解上传照片、门头照建档查重、拜访门头打卡确认等业务场景下发挥价值效用。

科技不断进步，勤策一直致力于通过最先进的互联网技术提升消费品企业的线下业务效率。勤策将继续紧跟科技发展的步伐，围绕降低成本和提高效率的核心目标，不断丰富产品矩阵，助力客户企业实现智慧化转型。